Trading Algorítmico Con Matlab Comercio Pares

Trading algorítmico con MATLAB: comercio de pares Esta demo muestra cómo funcionalidad dentro de Econométrica Toolbox se puede utilizar para identificar y calibrar una estrategia de negociación sencilla, pares intradía. 2010-2012, The MathWorks, Inc. Todos los derechos reservados. Datos intradía de carga de una base de datos Al igual que antes, vamos a descargar datos intradía para el crudo Brent (LCO) de nuestra base de datos. También vamos a descargar los datos correspondientes a West Texas Intermediate (WTI). El marco de pruebas de cointegración Econometría Toolbox es compatible con la de los marcos de cointegración de Johansen Engle-Granger y. Engle-Granger es el modelo más antiguo, y Johansen es particularmente útil para el análisis de series de más de dos veces a la vez. Usaremos Engle-Granger para nuestro modelo de comercio. Aun así, hay ventanas más pequeñas de tiempo en el que no existe una relación de cointegración. La prueba estima los coeficientes de la regresión de cointegración, así como los residuos y los errores estándar de los residuales: toda la información útil para cualquier estrategia de pares de comercio. La estrategia de pares de comercio La siguiente función describe nuestra estrategia de pares. Es básicamente una copia de nuestros otros ficheros de estrategias existentes, con cambios significativos en sólo alrededor de 7 líneas de código. Podemos probar esta estrategia como hacemos nuestras otras reglas: Podemos utilizar nuestro marco parámetro de barrido existente para identificar la mejor combinación de ventana de calibración y la frecuencia de reequilibrio. Esto construye fuera del código existente y se aprovecha de la computación paralela: A pesar de que estos históricamente de seguimiento de series de tiempo se han ido distanciando, todavía podemos crear una estrategia de pares de comercio rentable por frecuencia recalibrar. Publicado con MATLAB 7.14